目录 前言： selenium jar包直接启动节点 用docker命令直接启动 docker-compose 启动 Hub和node在一台机器上 Hub和node不在一台机器上 遗留问题 总结 前言： Selenium是一个流行的自动化测试工具，支持多种编程语言和多种浏览器。Selenium Grid是Selenium测试框架的一个扩展，它可以将测试任务分发给不同的计算机上运行不同浏览器的测试。 而使用Doc 继续阅读
现阶段，摄影测量技术已涉及多行多业，其在交通、考古以及景物三维重建中的应用尤为显著，但是普通相机取景范围有限，不能全面捕获整个空间信息，因此一种新型相机--全景相机逐步被应用到实际当中。80年代初，国际上兴起了对全景成像系统的研究，这种成像系统具有大视场和高分辨率等特点，是一种新颖的大视场全景成像技术。全景成像系统最大的难点是相机镜头的标定技术。 随着图像处理技术和计算机科学的快速发 继续阅读
前言最近chatGPT爆火了，网友们纷纷赞不绝口，但在国内却没有相应的使用入口。本文将为大家介绍如何免费的使用chatGPT，并且教你如何善用chatGPT提高自己的效率。chatGPT使用入口由于某些原因，ChatGPT并没有为中国大陆用户提供服务。但是，幸运的是，有很多热心的极客自掏腰包将chatGPT服务代理了回来，免费提供给国内的用户使用。这让一些不了解情况的小伙伴也能够体验到ChatGPT 继续阅读
最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大语言模型 LLaMA，训练使用多达14,000 tokens 语料，包含不同大小参数量的模型 7B、13B 、30B、 65B，研究者可以根据自身算力配置进行选择。 经过测试，（1）在算力要求上，7B的模型，需要19G显存要求，单卡3090可部署。（2& 继续阅读
目录 ✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀ ✿LeetCode226.翻转二叉树❀ ✿LeetCode101.对称二叉树❀ ✿LeetCode102.二叉树的层序遍历❀ 链接：102.二叉树的层序遍历 public List<List<Integer>> levelOrder(TreeNode root) {List<List<Integer>> result=new ArrayL 继续阅读
01电力数据安全实践背景 数字经济的快速发展根本上源自数据的高质量治理和高价值转化，近年来，国家层面相继推出促进数据高质量治理的政策法规，围绕加强数据安全保障、提高数据质量等方面，明确了相关规定和要求。作为重要数据持有者，电力企业数据安全对个人信息、行业、地区乃至国家安全具有重大意义，且电力行业数据具有总量巨大、类型复杂多元、价值潜力巨大等特点，致使数据安全治理较为复杂。 继续阅读
目录 前言 SOGI基本原理 锁相环基本原理 仿真实现及说明 总结 前言 前面总结了双向交错CCM图腾柱无桥单相PFC系统实现，后面把问题细分，关于SOGI锁相环的应用和学习在这里总结下。 双向交错CCM图腾柱无桥单相PFC学习仿真与实现（1）系统问题分解_卡洛斯伊的博客-CSDN博客 SOGI基本原理 SOGI也叫做二阶广义积分器，也叫正交信号发生器，目的就是得到单相的正交信号& 继续阅读
调用getConnection()时会连接数据库，可以用来判断配置的连接信息是否正确。测试代码可以这么写 @AutowiredDataSource dataSource;@Test void getConnection() throws Throwable {dataSource.getConnection(); } 当配置的spring.datasource.url的值的格式有误时，会出现错误： Caused by: java. 继续阅读
日常工作中我们经常ifconfig，但里面的日志具体是什么意思呢，今天我们来仔细分析记录下： # ifconfig eth0 eth0 Link encap:Ethernet HWaddr 06:88:77:30:EF:0E inet addr:192.168.1.10 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0 inet6 addr: fe88::781e:1254: 继续阅读
人脸识别技术作为计算机视觉领域的一项重要技术，被广泛应用于安全监控、身份验证、智能交通、人脸支付等领域。如何提高人脸识别模型的质量，是人脸识别技术研究的重要方向之一。下面将从数据预处理、模型架构、损失函数等方面来探讨提高人脸识别模型质量的方法。 一、数据预处理 数据在机器学习中占有至关重要的地位，数据预处理对于提高人脸识别模型的准确率非常重要。以下是一些常见的数据预处理方法： 1、图像增强 继续阅读
千帆竞逐的时代序幕从去年ChatGPT正式对外发布至今,其热度一直居高不下，无数大模型+类新的场景均引得无数已退休大佬下场参与，可见其中蕴含的巨大机会。2C端的搜索场景、聊天场景、教育场景、游戏场景、辅助生成场景，2B的客服场景、应用交互升级场景等等无限的蓝海，沉寂已久的大佬纷纷下场参与。这又是一个千帆竞逐的时代，而在AIGC恢弘的时代序幕下，有千千万万个小人物不值一提的焦虑与挣扎，甚至他们 继续阅读
如何看待ChatGPT 如何看待ChatGPT，语言学家乔姆斯基说，这是一个抄袭的机器。 欺骗性机器 ChatGPT使用大量文本数据进行训练，然后以一种令人信服的修饰语句展现，这使得它和人的互动能力更加契合，但是仍然不是一个充满创造力的智能机器。 如果这种欺骗性的观点使人轻易信服，那么，世界将会被蒙蔽在一些谎言中。 记住，真理和创造力掌握在少数人手中，很难不考虑 继续阅读
第1关：字符串去重排序 任务描述 输入一个非空字符串，去除重复的字符后，从小到大排序输出为一个新字符串。 输入格式 一个非空字符串 输出格式 去重排序后的字符串 示例 输入： Life is short, you need Python! 输出： !,LPdefhinorstuy 参考代码 print(''.join(sorted(set(input())))) 第2关 继续阅读
超参数指的是，比如各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减等。如果这些超参数没有设置合适的值，模型的性能就会很差。 那么如何能够高效地寻找超参数的值的方法 验证数据 之前我们使用的数据集分成了训练数据和测试数据，训练数据用于学习测试数据用于评估泛化能力。 下面要对超参数设置各种各样的值以进行验证。这里要注意的是不能使用测试数据评估超参数的性能。这一点非常重要，但也容易被忽视。为什么不能使用测试数据评估超参数的性能&# 继续阅读
ChatGPT是一个基于人工智能的语言生成模型，它可以在任何给定的时间，使用自然语言生成技术，生成文本、对话和文章。它不仅可以被用来编写文本，还可以用来编写语言、生成图像和视频。目前， ChatGPT已广泛应用于语言翻译、智能助手和文本生成等领域。 人工智能技术在网络安全领域的应用正在快速发展。以 ChatGPT为代表的人工智能技术掀起了新一轮的人工智能革命，也会引发潜在新型攻击和威胁。如果 ChatGPT被广 继续阅读
